Notice bibliographique
Résumé
More or less all Central and East European transition countries (CEECs) experienced an economic downturn in 1998, which bottomed out in the winter of 1998-99. Year-on-year GDP data point to decelerated growth in the fourth quarter 1998 and in the first quarter 1999 in a smaller subgroup (Hungary, Poland, Slovakia and Slovenia) and GDP decline in others (the Baltic states, Bulgaria, Croatia, the Czech Republic, Romania, Russia). In nearly all CEECs the situation improved in the course of 1999. In Russia, the currency crisis of August 1998 led to substantial depreciation, which in 1999 stimulated domestic production. Regional trading partners of Russia (the Baltic states, Ukraine and to a lesser degree also Bulgaria and Poland) started to recover from the breakdown of Russian demand for their exports. The Czech Republic, Hungary, Poland and Slovenia profited from an improving business climate in Germany, their most important trading partner. Home-made policies supported the upswing – especially a decline in interest rates in most of the countries, which also helped to keep real currency appreciation moderate. Inflation increased somewhat in the CEECs with lower inflation rates when world market prices for oil started to rise. Inflation in the CEECs is not expected to come down to Western European levels in the immediate future, a fact which will make it difficult to find an adequate interest rate policy. The degree of economic inequality between CEECs is remarkable. Thus, differences in the per capita GDP are greater in these countries than in the EU. In addition, price levels, recalculated in USD terms, are more divergent between them than between western countries. The year 2000 could become the first year in which CEE economies record no negative GDP growth rates. Even Russia has at last entered a path towards growth. Next year, growth could even strengthen and the more successful countries (currently Hungary, Poland and Slovenia) may be able to lower their income gap relative to the EU.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».